ビジネスダッシュボード 設計・実装ガイドブック(4)
概要
これの続き。
第四章「ダッシュボード設計」
詳細設計はざっくり「分析設計」と「デザイン」の2つに分かれる。
第四章は、分析設計の内容。
極論すると、詳細設計は無くてもいいが、本当に使いたいダッシュボードに近づけるという意味ではやった方がいいそうな。
- ダッシュボードを見たときに問われる疑問は何か
- そのためにどのような指標を見るだろうか？
- どのような軸と切り口で見れば、それが解決できるだろうか？
という分析要件がある。
これは誰がどう使うか？という要件定義だけでは見えてこないとのこと。
しかし、要求定義・要件定義の中に、視点のヒントはあるので、ここから分析要件を想定する。
分析設計
ダッシュボードの詳細は「ダッシュボードで実施する分析の内容と、それによって実現する分析体験」を設計すること。
ここでは分析の内容のみをまずは検討する。
ダッシュボードの内容を検討する際に以下を念頭に置く。
- 分析で明らかになる事実が業務の意思決定に役立つか
- ユーザびデータ分析の能力に対して、過剰な情報量・粒度設計になっていないか
詳細設計の項目は
- ダッシュボード名 : 商品販売実績等
- チャートエリア名 : 商品別販売状況分析エリア
- チャートの役割 : 売れ筋商品把握
- チャートの指標 : 売上/販売数/決済回数
- チャートの比較軸 : 商品カテゴリ/商品名
- チャートの形式 : 横棒グラフ/パイチャート等
- フィルター要素 : 集計期間, カテゴリ
- データマート*1 : チャートが参照するデータマート
- 指標の計算ロジック : 指標の計算方法。SQL 等で記述しておくことが推奨される。
売上 = SUM(販売履歴.売上)等 - 指標の目標設定 : 指標に目標を設定するかどうか、目標値を設定する場合はその値と粒度。
これを元に、テーブルを作成して
| ダッシュボード名 | チャートエリア名 | チャートの役割 | チャートの指標 | チャートの比較軸 | チャートの形式 | フィルター要素 | ... |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 商品販売実績 | KPI状況分析 | ビジネス状況に問題がないか？ | 売上 | - | 数値 | 販売店の地域、商品カテゴリ | … |
| 販売数 | - | 数値 | 販売店の地域、商品カテゴリ | … | |||
| KPIの時系列トレンドに想定外の変化がないか？ | 売上 | 時系列(年/月) | 折れ線グラフ | 販売店の地域、商品カテゴリ | … | ||
| 販売数 | 時系列(年/月) | 折れ線グラフ | 販売店の地域、商品カテゴリ | … |
仕様を整理して、ユーザと設計者の認識ずれを確認しよう。
これには以下の効果が見込める
- 設計から漏れてる分析要件の検出
- どのデータを使うかの問い合わせが最小限になる
- どの形式のチャートを作成するか、問い合わせが最小限になる
- 指標の計算ルールがあらかじめ定義できるので、認識誤差を防げる
ワイヤーフレームやモックアップでイメージの共有
これはダッシュボードにかかわらず、Web システムなら全般的にやること…
上記の詳細設計だけでイメージが共有できるわけもなく…
そこで、実際のデータではなく、偽のデータで画面イメージやレイアウトを作成（モックアップ作成）して、どの様に見える予定なのか、どう思い、何が知りたいのか？をヒアリングしていく。
分析設計に必要な知識
- チャートを構成する要素
チャートを構成する要素は「集計条件、フィルター条件、グラフの種類」
分析設計ではこれらを 1 セットでダッシュボードの詳細設計に記載する。 - データ分析の目的
極論すると、ビジネス成果と意思決定に必要な判断材料。
ここから逆算して分析要件を考えるべし。 - 意思決定のパターンとプロセス
意思決定パターンはざっくり４つ- 現状に対する意思決定(維持、中止、見直し)
現状の把握:目標との乖離を見て判断することが多い
指標の推移:増減の傾向、トレンドによって判断。要因分析するかを検討する。
指標の予測:今後の推移と着地点を予測し、目標との差を見積もる。
異常の察知:数値の推移に大きな変動があるかを確認し、要因分析するかを検討する。 - 選択と集中 : リソース(予算、人材、商品)を効果的に分配する
- 新たなプランの実行 : 新しい戦略・施策を立案
- ビジネス成果への影響要素(顧客属性や商品、店舗等)の確認
- 有効なセグメンテーション*4の発見
- 特徴的な行動特性の発見(顧客の行動傾向や、行動が起こる起点の確認)
- 評価と改善 : 実行した施策の評価と改善検討
- 施策の詳細評価 : 目標や施策の目的と照らして確認（KGI/KPI の達成状況や、ターゲットが予想通りの反応をしたかどうかなど）
- 改善点の抽出 : 目標との差から必要な改善の規模を予測。これに誰をどう動かすかの検討。
- 現状に対する意思決定(維持、中止、見直し)
- 4つの分析タイプ
- 事業の状況把握と改善か所の特定
- 現状診断型 : KPI/KGI の数値と推移を把握して診断する。現在値、目標値の比較と、過去の同時期比較、時系列でのKPI推移等。
- 課題特定型 : KPI/KGI を事業、商材、場所等の業務上区分に分解して評価し、課題を洗う
- 戦略や施策立案に役立つ特徴・特性の発見、検証
- 事業の状況把握と改善か所の特定
ダッシュボードの種類と分析タイプの適正 ダッシュボードはざっくり「全体サマリ」「テーマ別」「詳細分析」があり、4つの分析タイプとの親和性がある。
全体サマリ テーマ別 詳細分析 現状分析 ◎ ◎ △ 課題特定 △ 〇-◎ ◎ 特徴・特性の探索 × △ 〇 戦略・施策評価 × 〇 ◎ 尚、分析内容の充実と使いやすさはトレードオフの関係なので、どの分析要件をダッシュボードで対応するか、設計者は意思決定が必要。
(情報サイトと類でもそうだが、商品を見せたい見せたい…と散りばめ過ぎれば、利用者は何を見ればいいか分からなくなるという問題があるが、同じことが起きる)
分析設計する際の思考法
- ビジネス成果と意思決定から逆算する
以下のステップを踏む- 求めるビジネス成果と意思決定に必要な判断材料から逆算
- 指標の検討
- 比較方法の検討
- ビジネス課題の「問い」
大抵の場合、ビジネス上の状況は分かっているものの、課題が事前に分かってることはなかなかない。
原則的にビジネス状況から逆算して、課題の仮設を立てる → 仮説に基づいてデータ分析で「問い」を行って検証して答えを探す。
注意点として、課題の粒度が粗すぎると「問い」が立てられない…例えば「物価上昇で業種全体の利益率が悪化してる」という課題があれば、「自社だけが利益率が低下しているのか？利益率が悪化しているのは特定商品か？商品全体か？」と検証の軸（問い）が出てくる。
「Webサイトの問い合わせ数が予想より低い」だとソレってただの状況ですよね？課題にしてもらって良いですか？ってなる - ダッシュボード設計における課題と問い
ダッシュボードはそうおいそれと中身を変えれるわけではないので、将来起こりそうな課題の特定や、要因分析に役立ちそうなものはないかのアイディアを出して、分析要件を設計した方がいい。
そして、ダッシュボードの分析要件は
ダッシュボードの目的 → 目的に対する課題 → 課題に対する問い → 問いを検証できる分析軸（≒ 分析要件）
としてまとめることができる。 - 目標の検討
分析要件の指標で KGI/KPI を設定するとはいえ、KPI は何処まで広く深く確認するか粒度が不明になりやすい上に、見るべき指標はダッシュボードの目的、ユーザによって異なるので、指標の選定方法がある。- 構造を整理し、重要な要素を指標に設定する
KPI(Key Performance Indicator : 重要業績評価指標) は KGI(Key Goal Indicator 経営目標達成指標) 達成に必要な指標なので、親子関係を整理すると、指標にすべき項目が出てくる - 状態や行動の遷移を指標に設定する
顧客にしてほしい行動と、そこに至る過程を分析する。
行動プロセスを指標化して遷移状況を分析することは、ECサイトでの商品購入行動のようなWeb上の行動だけでなく、実店舗への来店や製品体験会参加などオフラインの行動など、多くの場合で有効。
Salesforce でいえばリードですかね。
- 構造を整理し、重要な要素を指標に設定する
- 比較方法の検討
例年同月の売上と比較するとして、比較方法は- 差額
- 比率
- 時系列への変化
- (売上に貢献した商品等)構成比率の比較
- (客層/客単価等の)分布の比較
- 関係性の比較: クラスタリングや、相関性の比較等
- 分析設計の注意点
所感
詳細設計＝ほとんど作るべきもの
だけあって、中身が濃い…
次回も4章の続きをやる見込みです。
